Im Jahr 2025, im Zuge der Weiterentwicklung von Industrie 5.0, wird KI mehr sein als nur Aufgabenautomatisierung — es wird darum gehen, intelligenter zu arbeiten, indem sich wiederholende Aufgaben automatisiert und der Fokus auf strategische Geschäftsinitiativen gelegt wird. Dieser Ansatz ist nachhaltiger, anpassungsfähiger und lösungsorientierter. Dennoch ist die Fertigung nach wie vor eine der am wenigsten automatisierten Branchen, und KI-gestützte Automatisierungssysteme werden immer noch nicht ausreichend genutzt.
Was hält Hersteller also davon ab, die KI-Automatisierung vollständig einzuführen? Was sind die 7 wichtigsten Automatisierungsstrategien, die Sie implementieren können, um die Herstellungskosten zu senken und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen? Lass uns eintauchen.
Was macht Herstellern das Leben schwer?
Nach COVID besteht ein großer Druck durch steigende Inflation, Unterbrechungen der Lieferkette und explodierende Kosten. Die termingerechte und budgetgerechte Fertigstellung von Projekten wird immer schwieriger. Inflation und schwankende Lohn- und Materialkosten scheinen außerhalb Ihrer Kontrolle zu liegen, aber was wäre, wenn Sie Ihr Unternehmen zukunftssicher gegen diese Herausforderungen wappnen könnten?
Die meisten Hersteller wie Sie stehen vor der Herausforderung, komplexe Daten aus technischen Zeichnungen zu verarbeiten, da herkömmliche Tools wie Optische Zeichenerkennung (OCR) reicht einfach nicht aus. Das große Volumen, die unterschiedlichen Diagrammformate und die komplizierten Skalen erzwingen oft eine manuelle Datenextraktion, was zeitaufwändig und ineffizient ist. Wenn Sie sich auf veraltete Methoden verlassen, treiben Sie die Kosten in die Höhe und lassen Sie Ihre Konkurrenz hinter sich.
Laut einem Bericht von McKinsey aus dem Jahr 2015 wurden geschätzte 478 Milliarden der 749 Milliarden Stunden (64%), die weltweit für Fertigungsaufgaben aufgewendet wurden, als automatisierbar eingestuft.1
Hier kommt die KI-gestützte intelligente Datenextraktion ins Spiel. Es geht nicht nur darum, Schritt zu halten, sondern mit schnelleren und effizienteren Workflows das Beste aus Ihrem Team herauszuholen. Studien haben gezeigt, dass Unternehmen, die diese kritischen Prozesse automatisiert haben, mit Problemen konfrontiert sind 30% höhere Wachstumsrate verglichen mit denen, die manuelle Methoden verwenden. Das ist nicht nur eine Verbesserung — es ist eine komplette Transformation.
Steigende Kosten und Unterbrechungen der Lieferkette waren in aller Munde, und die KI-Transformation ist der Schlüssel zur Lösung dieser Herausforderungen.
7 wichtige Operationen zur Automatisierung
Seien wir ehrlich: Mit den Automatisierungstrends Schritt zu halten, kann verwirrend sein. Da KI allgegenwärtig ist, kann es überwältigend sein, zu entscheiden, was es wert ist, in Ihrem Fertigungsprozess automatisiert zu werden — und was nicht. Und seien wir ehrlich: Die Implementierung von KI ist eine erhebliche Investition. Aber wenn sie richtig gemacht wird, kann sie der Schlüssel zur Kostensenkung und allgemeinen Steigerung der Effizienz sein.
Worauf sollten Sie sich also konzentrieren, um 2025 die beste Rendite aus der Automatisierung zu erzielen? Hier sind 7 wichtige Bereiche, die Ihnen helfen, die Herstellungskosten unter Kontrolle zu halten und gleichzeitig der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein:
1. Einstellung und Schulung von Mitarbeitern
Die Personalbeschaffung, Einstellung und Bindung von Fachkräften im verarbeitenden Gewerbe stellt eine wachsende Herausforderung dar, die durch den Arbeitskräftemangel und die lange Lernkurve für viele Rollen, deren Bewältigung Jahre dauern kann, noch verschärft wird. Der Zeit- und Kostenaufwand, der mit der Ausbildung und Bindung von Fachkräften verbunden ist, kann erheblich sein. Wenn erfahrene Mitarbeiter das Unternehmen verlassen, nehmen sie wertvolles Wissen mit und stören so Arbeitsabläufe.
„Im Durchschnitt widmen sich Unternehmen in den USA rund 62 Stunden pro Jahr um jeden Mitarbeiter auszubilden, was einer Vollzeitbeschäftigung von über einer Woche allein für die Ausbildung entspricht. Große Unternehmen geben in der Regel mehr aus — etwa 1.689 USD pro Mitarbeiter—während kleinere Unternehmen etwa 826$.“ (Personalabteilung, täglicher Berater)3
Mit KI können Sie die Schulungskosten erheblich senken, da wichtige Workflow-Informationen dauerhaft gespeichert werden, sofern sie nicht manuell gelöscht werden. Automatisierte Datenextraktionsmodelle wie IDP speichern dieses Wissen nicht nur, sondern machen es auch für das Onboarding neuer Mitarbeiter leicht zugänglich, wodurch die Lernkurve effektiv reduziert wird. KI-gestützte Wissensdatenbanken ermöglichen es Technikern, sofortige, spezifische Anleitungen zu komplexen Aufgaben zu erhalten, sodass sich leitende Mitarbeiter auf strategische Aufgaben konzentrieren können. Dies beschleunigt nicht nur die Problemlösung, sondern beseitigt auch betriebliche Engpässe, was zu effizienteren Arbeitsabläufen und niedrigeren Schulungskosten führt.
2. Datenextraktion und Analytik
Laut einem Bericht von Gartner verlieren Unternehmen im Durchschnitt 12,9 Millionen $ jährlich aufgrund schlechter Datenqualität.2 Abgesehen von den unmittelbaren Auswirkungen auf den Umsatz verkompliziert dieses Problem die Datenökosysteme und behindert eine effektive Entscheidungsfindung. Fertigungsunternehmen sind besonders betroffen und stehen aufgrund der komplizierten Formate und Komplexität der von ihnen verarbeiteten Dokumente an erster Stelle auf dieser Liste.
Automatisierte Datenextraktion und Analytik bilden die Grundlage jeder Fertigungseinheit, in der Präzision und Geschwindigkeit an erster Stelle stehen. Jedes der Tausenden von technischen Diagrammen, die in Ihrem Unternehmen kursieren, enthält wichtige Informationen, die Teams aus Forschung und Entwicklung, Produktion, Qualitätssicherung, Konstruktion und Wartung benötigen. Je schneller und genauer Daten extrahiert und gemeinsam genutzt werden können, desto effizienter kann jede Abteilung arbeiten, wodurch Kosten gesenkt und Verzögerungen reduziert werden.
In der Fertigung liegt der Schlüssel zur Kosteneffizienz daher in der Präzision und Geschwindigkeit, mit der Daten aus diesen Diagrammen verarbeitet werden. Ganz gleich, ob es darum geht, sicherzustellen, dass die Produktionsspezifikationen genauestens eingehalten werden oder dass die Qualitätskontrolle den Standards entspricht, es ist entscheidend, dass Ihren Ingenieuren zugängliche, genaue Daten zur Verfügung stehen. Die Lösung?
KI-gesteuert intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kann mit komplexen technischen Zeichnungen umgehen. Fortgeschrittene KI-Algorithmen können nicht nur Wertepaare aus Diagrammen identifizieren und daraus extrahieren, sondern diese Werte auch im Kontext mit anderen Elementen interpretieren, ähnlich wie das menschliche Gehirn Bedeutungen entziffert.
Die extrahierten Daten können so angepasst werden, dass sie genau dem Format entsprechen, das Ihr Unternehmen benötigt, auch wenn es um Skalenunterschiede oder andere Komplexitäten geht. Stellen Sie sich beispielsweise eine technische Zeichnung vor, in der das Rohrsystem in Zoll gemessen wird, während das Maschinenlayout in Millimetern angegeben ist. Traditionell waren hierfür manuelle Neuberechnungen erforderlich, um sicherzustellen, dass alles korrekt ausgerichtet ist. Mit IDP werden beide Einheiten automatisch erkannt und verarbeitet, sodass das System die Unterschiede berechnen und das Maschinenlayout in Zoll oder das Rohrsystem in Millimeter umrechnen kann. Die endgültigen Daten werden in der spezifischen Einheit und im Format geliefert, die Sie für Ihr Unternehmen benötigen, sodass kein manuelles Eingreifen erforderlich ist und das Fehlerrisiko verringert wird.
3. Qualitätskontrolle und Früherkennung von Defekten
Das manuelle Extrahieren von Daten aus technischen Zeichnungen und die Verwaltung detaillierter Dokumentationen führen häufig zu Lücken und veralteten Informationen, was die Einhaltung von Industriestandards erschwert. Dadurch steigt das Risiko von Verstößen und möglichen Strafen. Die Integration von KI-gesteuerten IDP-Systemen für automatisierte Qualitätskontrollsysteme (QC) ermöglicht die kontinuierliche Überwachung von Diskrepanzen zwischen technischen Entwürfen und Endergebnissen. Diese Qualitätssicherung in Echtzeit hilft dabei, Fehler frühzeitig in der Produktion zu erkennen und teure Reparaturen später zu vermeiden.
Die gleichbleibend hohe Qualität der hergestellten Produkte ist von entscheidender Bedeutung, und die Datenanalyse spielt dabei eine zentrale Rolle. Mit prädiktiven Analysen können Sie potenzielle Fehler vorhersehen, indem Sie Daten von Sensoren und Produktionsprotokollen analysieren und Muster identifizieren, die auf Probleme hinweisen könnten, bevor sie auftreten. Sollte ein Defekt auftreten, beschleunigt KI Ihre Ursachenanalyse, indem sie den genauen Ursprung des Problems ermittelt. Sie untersucht mehrere Variablen und Korrelationen und liefert Ihnen präzise Einblicke, die eine schnelle Lösung ermöglichen. Dieser proaktive und detaillierte Ansatz ermöglicht es Ihnen nicht nur, schnelle Lösungen zu implementieren, sondern hilft Ihnen auch dabei, Strategien zu entwickeln, um zukünftige Ereignisse zu verhindern.
4. CAD- und ERP-Integration
Eine der größten Hürden für Hersteller ist die Verwaltung unverbundener Systeme — wie Computergestützte Konstruktion (CAD) und ERP-Software für Unternehmensressourcen—die nicht miteinander kommunizieren. Dieser unzusammenhängende Ansatz kann zu Ineffizienzen und Produktivitätseinbußen führen, obwohl viel in diese Technologien investiert wird. Das richtige KI-Tool hilft Ihnen bei der Integration dieser Systeme, ermöglicht einen nahtlosen Datenfluss vom Design bis zur Produktion und steigert die Produktivität Ihres Teams in vollem Umfang.
Beispielsweise aktualisiert ein Ingenieur ein Produktdesign in CAD, IDP kann automatisch Änderungen wie aktualisierte Bauteilabmessungen extrahieren und diese Informationen in das ERP-System einspeisen, wodurch eine genaue Produktionsplanung und Ressourcenzuweisung gewährleistet werden. CAD-Konstruktionen enthalten häufig Stückliste (BOM), in dem alle für die Herstellung benötigten Komponenten aufgeführt sind. IDP kann Automatisches Extrahieren der Stückliste aus CAD-Dokumenten und integrieren Sie es in das ERP-System, um die Lagerbestände zu aktualisieren, die Lagerverfügbarkeit zu überprüfen und Beschaffungsmaßnahmen auszulösen. Fortschrittliche IDP-Systeme.
Das Einbeziehen von Konstruktionsrevisionen nach der ersten Stücklistenerstellung kann oft zu einem logistischen Albtraum werden. Untersuchungen haben ergeben, dass fast 50% der Produktionsverzögerungen sind auf veraltete oder falsche STL-Informationen zurückzuführen. Durch die Nutzung der KI-gestützten Datenextraktion und die Integration Ihrer vorhandenen Systeme können Sie diese Engpässe jedoch beseitigen und genauere, effizientere Produktionsprozesse sicherstellen.
KI-gesteuerte IDP-Systeme extrahieren jedoch automatisch die Stückliste (BOM) und aktualisieren das ERP-System, sobald ein neues Produktdesign fertiggestellt ist, sodass die Beschaffung der erforderlichen Teile und Materialien ohne manuellen Aufwand ausgelöst wird. Alle im CAD vorgenommenen Konstruktionsänderungen — wie Anpassungen der Teileabmessungen oder der Produktionszeitpläne — werden sofort von IDP erfasst und im ERP-System wiedergegeben. Dies ermöglicht Aktualisierungen der Aufgabenplanung in Echtzeit und benachrichtigt die Produktionsteams sofort, wodurch die Kommunikation zwischen den Abteilungen verbessert und Verzögerungen und Kosten minimiert werden.
Darüber hinaus kann IDP kostenbezogene Daten wie Materialverbrauch und Teilekomplexität aus CAD-Zeichnungen extrahieren und sie mit ERP-Daten wie Arbeits- und Gemeinkosten kombinieren. Auf diese Weise können Hersteller genauere Kostenschätzungen für Produktionsläufe erstellen und so sicherstellen, dass die Ressourcen optimiert und den neuesten Konstruktionsspezifikationen entsprechen.
Die automatisierte Datenübertragung zwischen CAD und ERP macht manuelle Eingaben überflüssig, was die Durchlaufzeiten erheblich reduziert und die Gesamteffizienz des Fertigungsablaufs verbessert. Mit Aktualisierungen in Echtzeit und einem nahtlosen Datenfluss können Hersteller schneller von der Konstruktion zur Produktion übergehen, wodurch Ausfallzeiten zwischen den Phasen minimiert und die betriebliche Effizienz gesteigert werden.
Selbst wenn Ihr Unternehmen nicht über CAD- oder ERP-Systeme verfügt, kann IDP dennoch unabhängig funktionieren und bietet erhebliche Vorteile, die in den vorherigen und kommenden Abschnitten erwähnt wurden. Durch die Automatisierung der Extraktion und Verarbeitung kritischer Daten aus technischen Zeichnungen, Rechnungen oder Produktionsdokumenten optimiert IDP Arbeitsabläufe und verhindert Fehler bei der manuellen Dateneingabe. Es kann überbrücken Sie die Lücke zwischen getrennten Abteilungen, um sicherzustellen, dass wichtige Informationen — wie Abmessungen, Materialien und Kosten — nahtlos in Ihre Planungs- und Produktionsprozesse einfließen. Dies führt zu einer höheren Effizienz, weniger betrieblichen Engpässen und einer optimierten Produktivität, unabhängig davon, welche Systeme Sie derzeit verwenden.
5. Datenverwaltung und Speicherung
KI kann auch die Art und Weise verbessern, wie Ihre IT- und Datenteams Informationen verwalten. Durch Automatisierung Metadaten Bearbeitung und Katalogisierung, KI entlastet Datenverwalter von manuellen Aufgaben, beschleunigt Governance-Projekte und senkt die Kosten. Der Einsatz von GAI (Generative Artificial Intelligence) zur Rationalisierung des Metadatenmanagements verbessert die Qualität und Zugänglichkeit von Daten für Projekte im gesamten Unternehmen erheblich. Mit GAI können Datenteams Aufgaben wie Daten automatisieren Crawling, Tagging und Definitionserstellung um den Großteil der damit verbundenen manuellen Arbeit zu vermeiden und Experten die Validierung der Ergebnisse zu überlassen. Es kann auch den Prozess rationalisieren und den Zeit- und Kostenaufwand für Governance- und Datenkatalogisierungsprojekte erheblich reduzieren. Auf diese Weise können sich die Teams auf die Validierung der Ergebnisse konzentrieren, anstatt sich mit der mühsamen Dateneingabe herumschlagen zu müssen.
6. Einhaltung der SLAs und Teamleistung
Intelligent Document Processing (IDP) optimiert nicht nur die Datenerfassung, sondern verbessert auch die betriebliche Effizienz durch die Integration Service Level Agreement (SLA) Bewusstsein in den Extraktionsprozess. Durch die Priorisierung von Aufgaben auf der Grundlage von Dringlichkeit und Konformitätsfristen können IDP-Systeme die wichtigsten Dokumente automatisch an den Anfang der Warteschlange stellen. Dadurch wird sichergestellt, dass zeitkritische Aufgaben umgehend bearbeitet werden, wodurch das Risiko von SLA-Verstößen erheblich reduziert wird. Darüber hinaus kann IDP mithilfe von Echtzeitanalysen Muster in der Dokumentenverarbeitung identifizieren, die den SLAs entsprechen. So können Unternehmen Arbeitslasten proaktiv verwalten und Ressourcen dort einsetzen, wo sie am dringendsten benötigt werden.
Darüber hinaus spielt IDP eine wichtige Rolle bei der Bewertung Mannschaftsleistung indem wir Einblicke in individuelle und teambasierte Effizienzen bieten. Durch die Analyse der Datenextraktionszeiten, der Fehlerraten und der Einhaltung von SLAs können Unternehmen Bereiche identifizieren, in denen Verbesserungen erforderlich sind, und gezielte Schulungen oder Prozessverbesserungen durchführen. Dieser datengestützte Ansatz hebt nicht nur die Leistungsträger hervor, sondern deckt auch systemische Engpässe auf, die die Produktivität beeinträchtigen können. Letztlich fördert die Integration einer SLA-fähigen Datenextraktion durch IDP eine Kultur der Rechenschaftspflicht und kontinuierlichen Verbesserung, sodass Teams ihre Arbeitsabläufe optimieren und zum allgemeinen Geschäftserfolg beitragen können.
7. Schätzung des Angebots
Als Industriehersteller wissen Sie, dass die Angebotserstellung für kundenspezifische Produkte eine große Herausforderung sein kann. Im Gegensatz zu Branchen, in denen Standardangebote leicht wiederverwendet werden können, gilt Folgendes Angebotsanfrage (RFQ) Sie erhalten oft eine eindeutige und detaillierte Antwort. Dieser Prozess kann zeitaufwändig sein, insbesondere wenn er umfangreiche Beiträge von Ihren Entwicklungsteams erfordert. Wenn Sie jedes Dokument unabhängig voneinander überprüfen, können Sie Ihre Kosten in die Höhe treiben und Ihren Betrieb verlangsamen.
KI kann Ihnen helfen, Angebote sofort abzuschätzen, indem sie die Datenextraktion aus RFQ-Dateien automatisiert, sodass Sie in nur wenigen Sekunden präzise Angebote erstellen können. Diese Technologie berücksichtigt nicht nur komplexe Spezifikationen, Materialkosten und Arbeitsanforderungen, sondern verbessert auch Geschwindigkeit und Genauigkeit.
Ein wesentlicher Vorteil von KI-gestützten Angebotsschätzungen ist die Fähigkeit, historische Daten zu analysieren, um Preistrends aufzudecken. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können Sie Ihre Angebote in Echtzeit optimieren und so sicherstellen, dass sie wettbewerbsfähig sind und die aktuellen Marktbedingungen widerspiegeln. Das bedeutet, dass Sie nicht nur schneller reagieren, sondern auch fundiertere Preisentscheidungen treffen, die zu einer höheren Rentabilität und einer stärkeren Position auf dem Markt führen können.
Das ist ein Wrap
Die Fertigung im Jahr 2025 wird sich darauf konzentrieren, intelligente Automatisierungsentscheidungen zu treffen. KI hat das Potenzial, Ihr Unternehmen zu verändern, da die intelligente Dokumentenextraktion Materialverschwendung reduziert, die Qualitätskontrolle verbessert, Prozesse rationalisiert und Schulungen und Angebotserstellung beschleunigt. Der Schlüssel liegt nicht nur in der Automatisierung, sondern in einer klugen Automatisierung. Identifizieren Sie diese 7 spezifischen Abläufe, bei denen die Automatisierung die größte Wirkung hat, um Ihre Herstellungskosten unter Kontrolle zu halten und sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen floriert.
Referenzen
1. Chui, Michael, Katy George, James Manyika und Mehdi Miremadi. „Mensch + Maschine: Eine neue Ära der Automatisierung in der Fertigung.“ McKinsey & Company, 7. September 2017. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/human-plus-machine-a-new-era-of-automation-in-manufacturing.
2. Sakpal, Manasi. „So verbessern Sie Ihre Datenqualität.“ Gartner. 14. Juli 2021. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/how-to-improve-your-data-quality
3. Autor/-in: Grensing-Pophal, Lin. „Wie viel geben Unternehmen in den USA für Mitarbeiterschulungen aus?“ Täglicher Personalberater. 21. August 2024. https://hrdailyadvisor.blr.com/2024/08/21/how-much-are-companies-spending-on-employee-training-in-the-us/
Priyanka Joy ist Produktautorin bei Infrrd und nähert sich Automatisierungstechnik wie eine neugierige Detektivin. Mit ihrer Liebe zur Recherche und zum Geschichtenerzählen verwandelt sie technische Tiefe in Klarheit. Wenn sie nicht schreibt, vertieft sie sich in Tanz, Theater oder schreibt an ihrer nächsten Erzählung.
Häufig gestellte Fragen
Software zur Überprüfung und Prüfung von Hypotheken ist ein Sammelbegriff für Tools zur Automatisierung und Rationalisierung des Prozesses der Kreditbewertung. Es hilft Finanzinstituten dabei, die Qualität, die Einhaltung der Vorschriften und das Risiko von Krediten zu beurteilen, indem sie Kreditdaten, Dokumente und Kreditnehmerinformationen analysiert. Diese Software stellt sicher, dass Kredite den regulatorischen Standards entsprechen, reduziert das Fehlerrisiko und beschleunigt den Überprüfungsprozess, wodurch er effizienter und genauer wird.
KI verwendet Mustererkennung und Natural Language Processing (NLP), um Dokumente genauer zu klassifizieren, selbst bei unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten.
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Audit Quality Control (QC) ist für Hypothekenunternehmen von entscheidender Bedeutung, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen, Risiken zu reduzieren und das Vertrauen der Anleger zu wahren. Es hilft dabei, Fehler, Betrug oder Unstimmigkeiten zu erkennen und zu korrigieren und so rechtliche Probleme und Zahlungsausfälle zu vermeiden. QC steigert auch die betriebliche Effizienz, indem Ineffizienzen aufgedeckt und die allgemeine Kreditqualität verbessert wird.
Der Einsatz von KI für QC-Audits vor der Finanzierung bietet den Vorteil, dass schnell und fehlerfrei überprüft werden kann, ob Kredite alle regulatorischen und internen Richtlinien erfüllen. KI erhöht die Genauigkeit, reduziert das Risiko von Fehlern oder Betrug, reduziert die Prüfungszeit um die Hälfte und rationalisiert den Überprüfungsprozess, sodass die Einhaltung der Vorschriften vor der Auszahlung von Geldern sichergestellt wird.
Ja, KI kann Änderungen in überarbeiteten Konstruktionszeichnungen erkennen und extrahieren und Änderungen verfolgen, um genaue Aktualisierungen in der gesamten Dokumentation sicherzustellen.
